今天要來分享的是一個在語義分割領域中，很典型的分割模型

U-Net

是一個深度學習的網路架構，專門為處理醫學影像分割任務而設計的，不同於一般的卷積神經網路（CNN），它不會有全連接層的部分，這個特點使得它更適合處理不同尺寸的影像
而 U-Net 這個名字源於它獨特的網路結構，會有下上採樣的對稱架構，讓它看起來就像字母 "U" 一樣，因此就取名為 U-Net

模型結構

U-Net 模型可以分為三個主要部分：

• 編碼器（Encoder）：編碼器負責通過卷積和最大池化等操作對輸入影像進行降維處理（Downsampling），以提取影像中的重要特徵。我們可以把這一過程想像成在影像上移動一個小視窗，然後記錄下視窗中的特徵
• 解碼器（Decoder）：解碼器則通過反卷積做上採樣（Upsample）來把特徵資訊重新組合成一張與原始影像大小相同的新影像，其中，反卷積會逐步還原原始輸入影像中的高頻資訊（影像細節）和低頻資訊（影像輪廓），最後生成的影像就會是像素級的分割結果
• 跳躍連接（Skip Connection）：跳躍連接是在編碼器和解碼器之間的連接，它有助於保留在編碼器階段可能遺失的資訊，通過拼接，使得解碼器在上採樣的時候，能夠保留更多在編碼器時的特徵圖中的高分辨率細節資訊，提高分割的精確度。這對於語義分割任務非常重要，因為編碼器的卷積會保留重要的細節資訊

優點

U-Net 有兩個主要的優點，

• 豐富的特徵提取：U-Net 能夠捕捉影像中微小細節，這對於需要高度詳細性的任務來說，會很有幫助，例如細胞分割
• 影像擴展性：U-Net 模型可以擴展到不同大小和類型的影像，這使得它非常靈活，可以用於各種場景

參考

U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation